論文の概要: Evolutionary Level Repair

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19359v1
• Date: Tue, 24 Jun 2025 06:41:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.519671
• Title: Evolutionary Level Repair
• Title（参考訳）: 進化レベル修復
• Authors: Debosmita Bhaumik, Julian Togelius, Georgios N. Yannakakis, Ahmed Khalifa,
• Abstract要約: ゲームレベル修復の課題は,設計されているが非機能的なゲームレベルを機能化することで解決される。 機械学習に基づく手続き型コンテンツ生成(PCGML)手法を用いて,スタイリスティックに適切だが頻繁に故障するレベルを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.877713544082347
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We address the problem of game level repair, which consists of taking a designed but non-functional game level and making it functional. This might consist of ensuring the completeness of the level, reachability of objects, or other performance characteristics. The repair problem may also be constrained in that it can only make a small number of changes to the level. We investigate search-based solutions to the level repair problem, particularly using evolutionary and quality-diversity algorithms, with good results. This level repair method is applied to levels generated using a machine learning-based procedural content generation (PCGML) method that generates stylistically appropriate but frequently broken levels. This combination of PCGML for generation and search-based methods for repair shows great promise as a hybrid procedural content generation (PCG) method.
• Abstract（参考訳）: ゲームレベル修復の課題は,設計されているが非機能的なゲームレベルを機能化することで解決される。 これは、レベル、オブジェクトの到達可能性、その他のパフォーマンス特性の完全性を保証することで構成されるかもしれません。 修復問題は、少数のレベルの変更しかできないという点でも制約される可能性がある。 本研究では, レベル修復問題に対する探索に基づく解法について検討し, 特に進化的, 品質的多様性のアルゴリズムを用いて, 良好な結果を得た。 このレベル修復法は、スタイリスティックに適切だが頻繁に故障するレベルを生成する機械学習ベースの手続き的コンテンツ生成(PCGML)法を用いて生成されたレベルに適用する。 生成のためのPCGMLと検索ベースの修復手法の組み合わせは、ハイブリッド手続き型コンテンツ生成(PCG)手法として大いに有望である。

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